Agent Skills Hub

k0ntext

RPI 規劃階段：從研究文件中建立基於區塊且具有依賴感知能力的實作計劃，以進行結構化、原子化的開發。

agents

構建具備工具呼叫與多步驟推理能力的 AI 代理。生成、管理並編排適用於 Claude Code、Cursor、Cline 等 AI 助手的自定義技能文件，實現開發流程標準化。

structuring-plugins

引導 Claude Code 插件的建立與組織，包含目錄架構搭建、plugin.json 清單設定、元件管理（指令、代理、技能、鉤子）及自動探索機制配置。

recursive-decomposition

透過將大型任務自動拆解為可管理的遞迴子任務，突破上下文視窗限制，提升對大型程式碼庫與文件集的推理準確度。

docs-applying-content-quality

標準化 Markdown 內容，包含主動語態、精確的標題層級以及符合 WCAG AA 無障礙標準，適用於文件、網站及儲存庫檔案。

Project Context Analyzer

透過平行代理執行分析專案結構、相依套件與程式碼模式，為快速上手陌生程式庫與 AI 輔助開發產生詳細的專案背景文件。

worker

自動化票務開發代理，從監控任務來源到自動化建立拉取請求 (PR)，並透過 ERNE 標準進行驗證，實現完整的軟體開發生命週期管理。

content-rewriter

跨平台內容重製工具。將單一內容改寫為小紅書、知乎、微信公眾號及抖音腳本，精確適配各平台原生的語氣、排版與內容限制。

find-bugs

對本地分支差異進行自動化安全審計、漏洞檢測及代碼品質評估，使用結構化的檢查清單驅動驗證流程。

vercel-react-native-skills

React Native 和 Expo 效能優化最佳實踐。涵蓋列表虛擬化、Reanimated 動畫、UI 模式以及原生平台 API 優化。

ring:documentation-structure

專業文件架構的標準與模式，涵蓋內容層級、易讀頁面設計、導航策略及 AI 技術寫作品質檢查清單。

dyad:swarm-pr-review

使用三個專門 AI 代理（正確性、程式碼健康度、UX）組成的團隊進行協作式 PR 審查，討論並達成共識後發布包含行內註解的結構化審查摘要。